En este HTML se presentan diferentes grÔficos, resultados de los anÔlisis de las series GSE8879, GSE10609, GSE14618, GSE26713, GSE28703, GSE32215, GSE33469, GSE33470, GSE37389, GSE56488, GSE62156, GSE110633 y GSE110636. Aquí se comenta cómo se han creado los grÔficos:

-Volcano plots: se realizaron solamente para una comparación. Antes de cada volcano plot se indican los grupos a comparar.

-Heatmaps.

-Dotplots: se indicarÔn aquí. Solo se mostrarÔ en el caso de GSE10609 cómo se ha realizado, el resto se crearÔn de igual forma. Se mostrarÔn grÔficos referentes a cada comparación, solo para aquellas comparaciones que resulten en enriquecimientos significativos con enrichGO (pvalueCutoff = 0.05). El enriquecimiento se hace mediante la función enrichGO, que genera un resultado similar al que teníamos según enrichPathway, pero con esta función se pueden generar dotplots que se interpretan mejor que cualquier otro.

-Diagramas de Venn: se han creado a partir de las coincidencias encontradas en el enriquecimiento funcional de las bases de datos resultado de nuestras comparaciones. Este enriquecimiento a partir de bases de datos de tres autores generó unas tablas, teniendo en cada fila un gen. Aquí se indica con este tipo de diagramas la cantidad de genes encontrada en cada comparación, y cuÔles son comunes con las bases indicadas por Huang et al., 2018; Sebestyén et al., 2016 y Wang et al., 2019.

Huang, R., Han, M., Meng, L., & Chen, X. (2018). Transcriptome-wide discovery of coding and noncoding RNA-binding proteins. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(17), E3879-E3887.

SebestyĆ©n, E., Singh, B., MiƱana, B., PagĆØs, A., Mateo, F., Pujana, M. A., … & Eyras, E. (2016). Large-scale analysis of genome and transcriptome alterations in multiple tumors unveils novel cancer-relevant splicing networks. Genome research, 26(6), 732-744.

Wang, E., Lu, S. X., Pastore, A., Chen, X., Imig, J., Lee, S. C. W., … & Aifantis, I. (2019). Targeting an RNA-binding protein network in acute myeloid leukemia. Cancer cell, 35(3), 369-384.

GSE8879

Volcano plot

Para la comparación ETP - Not ETP.

Volcano plot GSE8879

Heatmap

Heatmap GSE8879

Muestras en amarillo: diagnostic leukemic blasts of T-cell precursor acute lymphoblastic leukemia.

Colores del heatmap:

Muestras en rojo: diagnostic leukemic blasts of early T-cell precursor acute lymphoblastic leukemia (ETP).

Muestras en amarillo: no ETP.

Dotplot

Todos los puntos son interesantes, al haber filtrado antes nuestros datos (adj.P.Val < 0.05 del toptab y pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.05). Este grÔfico es igual que si usÔramos solo la primera condición, al ser las demÔs menos restrictivas.

Diagrama de Venn

Los anÔlisis de significación biológica se generaron a partir de los selGenes y geneUniverse, de la siguiente forma:

library(ReactomePA) enrich.result <- enrichPathway(gene = selGenes_GSE8879, pvalueCutoff = 0.05, readable = T, organism = ā€œhumanā€, universe = geneUniverse)

Por lo que la información de estas listas nos proporcionarÔ la base para el diagrama de Venn. A partir de esto se genero un df llamado Resultado_GSE8879.

Transcriptome

Haremos un diagrama con los genes selGenes de GSE8879 y referente al artĆ­culo: Huang, R., Han, M., Meng, L., & Chen, X. (2018). Transcriptome-wide discovery of coding and noncoding RNA-binding proteins. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(17), E3879-E3887.

## (polygon[GRID.polygon.109], polygon[GRID.polygon.110], polygon[GRID.polygon.111], polygon[GRID.polygon.112], text[GRID.text.113], text[GRID.text.114], text[GRID.text.115], lines[GRID.lines.116], text[GRID.text.117], text[GRID.text.118])

Targeting

Ahora con: Wang, E., Lu, S. X., Pastore, A., Chen, X., Imig, J., Lee, S. C. W., … & Aifantis, I. (2019). Targeting an RNA-binding protein network in acute myeloid leukemia. Cancer cell, 35(3), 369-384.

## (polygon[GRID.polygon.119], polygon[GRID.polygon.120], polygon[GRID.polygon.121], polygon[GRID.polygon.122], text[GRID.text.123], text[GRID.text.124], text[GRID.text.125], lines[GRID.lines.126], text[GRID.text.127], text[GRID.text.128])

## (polygon[GRID.polygon.129], polygon[GRID.polygon.130], polygon[GRID.polygon.131], polygon[GRID.polygon.132], text[GRID.text.133], text[GRID.text.134], lines[GRID.lines.135], text[GRID.text.136], lines[GRID.lines.137], text[GRID.text.138], text[GRID.text.139])

Large

Ahora con: Wang, E., Lu, S. X., Pastore, A., Chen, X., Imig, J., Lee, S. C. W., … & Aifantis, I. (2019). Targeting an RNA-binding protein network in acute myeloid leukemia. Cancer cell, 35(3), 369-384.

## (polygon[GRID.polygon.140], polygon[GRID.polygon.141], polygon[GRID.polygon.142], polygon[GRID.polygon.143], text[GRID.text.144], text[GRID.text.145], text[GRID.text.146], lines[GRID.lines.147], text[GRID.text.148], text[GRID.text.149])

GSE10609

Volcano plot

Grupos HOX11 - HOX11L2:

Volcano plot GSE10609

Heatmap

Heatmap GSE10609

Colores del heatmap: -Rojo: TAL1

Colores:

-Azul: HOX11

-Negro: HOX11L2

-Morado: HOXA

-Rosa: LMO2

-Dorado: unknown

Dotplot

##  [1] "a"                                    
##  [2] "b"                                    
##  [3] "d"                                    
##  [4] "e"                                    
##  [5] "ego1"                                 
##  [6] "f"                                    
##  [7] "g"                                    
##  [8] "geneUniverse"                         
##  [9] "GSE8879_Large"                        
## [10] "GSE8879_Targeting1"                   
## [11] "GSE8879_Targeting2"                   
## [12] "GSE8879_Targeting5"                   
## [13] "GSE8879_Transcriptome"                
## [14] "h"                                    
## [15] "i"                                    
## [16] "j"                                    
## [17] "Large_scale"                          
## [18] "selGenes"                             
## [19] "Targeting2"                           
## [20] "Targeting5"                           
## [21] "topTab_GSE10609_HOX_Anot"             
## [22] "topTab_GSE10609_HOX11HOX11L2HOXA_Anot"
## [23] "topTab_GSE10609_HOX11HOX11L2LMO2_Anot"
## [24] "topTab_GSE10609_HOX11HOX11L2TAL1_Anot"
## [25] "topTab_GSE10609_HOX11HOXA_Anot"       
## [26] "topTab_GSE10609_HOX11L2HOXA_Anot"     
## [27] "topTab_GSE10609_HOX11L2LMO2_Anot"     
## [28] "topTab_GSE10609_HOX11L2TAL1_Anot"     
## [29] "topTab_GSE10609_HOX11LMO2_Anot"       
## [30] "topTab_GSE10609_HOX11TAL1_Anot"       
## [31] "topTab_GSE10609_HOXALMO2_Anot"        
## [32] "topTab_GSE10609_HOXATAL1_Anot"        
## [33] "topTab_GSE10609_LMO2TAL1_Anot"        
## [34] "topTab_GSE8879_Anot"                  
## [35] "Transcriptome1"

Todos los puntos son interesantes, al haber filtrado antes nuestros datos (adj.P.Val < 0.05 del toptab y pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.05). Este grÔfico es igual que si usÔramos solo la primera condición, al ser las demÔs menos restrictivas.

Diagrama de Venn

Los anÔlisis de significación biológica se generaron a partir de los selGenes y geneUniverse, de la siguiente forma:

library(ReactomePA) enrich.result <- enrichPathway(gene = selGenes_GSE8879, pvalueCutoff = 0.05, readable = T, organism = ā€œhumanā€, universe = geneUniverse)

Por lo que la información de estas listas nos proporcionarÔ la base para el diagrama de Venn. A partir de esto se genero un df llamado Resultado_GSE8879.

Transcriptome

Haremos un diagrama con los genes selGenes de GSE8879 y referente al artĆ­culo: Huang, R., Han, M., Meng, L., & Chen, X. (2018). Transcriptome-wide discovery of coding and noncoding RNA-binding proteins. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(17), E3879-E3887.

## (polygon[GRID.polygon.985], polygon[GRID.polygon.986], polygon[GRID.polygon.987], polygon[GRID.polygon.988], text[GRID.text.989], text[GRID.text.990], text[GRID.text.991], text[GRID.text.992], text[GRID.text.993])

## (polygon[GRID.polygon.994], polygon[GRID.polygon.995], polygon[GRID.polygon.996], polygon[GRID.polygon.997], text[GRID.text.998], text[GRID.text.999], text[GRID.text.1000], lines[GRID.lines.1001], text[GRID.text.1002], text[GRID.text.1003])

Targeting

## (polygon[GRID.polygon.1004], polygon[GRID.polygon.1005], polygon[GRID.polygon.1006], polygon[GRID.polygon.1007], text[GRID.text.1008], text[GRID.text.1009], text[GRID.text.1010], lines[GRID.lines.1011], text[GRID.text.1012], text[GRID.text.1013])

## (polygon[GRID.polygon.1014], polygon[GRID.polygon.1015], polygon[GRID.polygon.1016], polygon[GRID.polygon.1017], text[GRID.text.1018], text[GRID.text.1019], lines[GRID.lines.1020], text[GRID.text.1021], lines[GRID.lines.1022], text[GRID.text.1023], text[GRID.text.1024])

Large

## (polygon[GRID.polygon.1025], polygon[GRID.polygon.1026], polygon[GRID.polygon.1027], polygon[GRID.polygon.1028], text[GRID.text.1029], text[GRID.text.1030], text[GRID.text.1031], lines[GRID.lines.1032], text[GRID.text.1033], text[GRID.text.1034])

GSE14618

Volcano plot

Comparación C - F_g:

Volcano plot GPL570

Comparación C - F_g:

Volcano plot GPL96

Heatmap

Heatmap GPL570

Heatmap GPL96

Colores de los heatmaps:

GPL570:

-Amarillo: NR

-Rojo: F

-Azul: C

GPL96:

-Verde: NR

-Dorado: F

-Gris: C

Dotplot

GSE26713

Volcano plot

De la comparación BM - HOXA:

Volcano plot GSE26713

Heatmap

Heatmap GSE26713

Colores:

-Amarillo (7 individuos): BM

-Rojo (10): HOXA

-Aguamarino (1): LMO1

-Verde tipo Chartreuse (9): LMO2

-Marrón (2): MYB

-Azul ciano (24): TAL1

-Azul oscuro (1): TAL2

-Dorado (1): TAL2/LMO1

-Color carne (7): TLX1

-Negro (22): TLX3

-Gris (40): unknown

Dotplot

Se mostrarÔ un ejemplo de creación de estos graficos:

GSE28703

Volcano plot

Comparación early_T_ALL - non_ETP:

Volcano plot GSE28703

Heatmap

Heatmap GSE28703

Colores:

-Amarillo: early T-ALL

-Rojo: not-ETP

Dotplot

## 

GSE32215

Volcano plot

Comparación adult T-ALL - pediatric T-ALL:

Volcano plot GSE32215

Heatmap

Heatmap GSE32215

Colores:

-Amarillo: adult T-ALL

-Rojo: pediatric T-ALL

No pudimos realizar el dotplot…

GSE33469

Solo hay un grupo. No pudimos hacer el anƔlisis. Todas las muestras son de pacientes con T-ALL. Nopodemos realizar el volcano plot porque se realiza a partir de la matriz de contrastes entre grupos.

Heatmap

Tampoco podemos realizar el dotplot porque es referente al anƔlisis de enriquecimiento que no se ha podido realizar.

GSE33470

Volcano plot

Comparación CD3masCD4_mas - CD3masCD8_mas:

Volcano plot GSE33470

Heatmap

Heatmap GSE33470

Colores:

-Marrón claro: CD3+CD4+

-Rojo: CD3+CD8+

-Azul: CD34+CD1a-

-Coral/salmón: CD34+CD1a+

-Amarillo oscuro: CD4ISP

-Rosa palo: DPCD3-

-Verde: DPCD3+

Dotplot

GSE37389

En los resultados de la selección de genes, en la parte de los decideTests, vimos que no había genes diferencialmente expresados. Teníamos:

GSE37389_res 0 9403

gruposTCR Down 0 NotSig 9403 Up 0

Volcano plot

Comparación (TCR alfa-beta) - (TCR gamma-delta):

Volcano plot GSE37389

No generaremos un heatmap, ya que lo hemos hecho hasta ahora con los genes que se expresaban diferencialmente, y no existen para este caso.

Tampoco se puede generar un grƔfico de enriquecimiento de tipo dotplot.

GSE56488

Tampoco tenemos genes diferencialmente expresados. CrĆ­amos que era porque los grupos no se diferencian entre sĆ­ significativamente, ya que tienen que ver con grupos de injertos, y no con algo referente al tipo o etapa de la enfermedad.

No podemos realizar el grƔfico heatmap al no haber seleccionado genes diferencialmente expresados entre grupos, ni el grƔfico posterior dotplot.

Volcano plot

Comparación entre cinética de injerto corta y larga:

Volcano plot GSE56488

GSE62156

Volcano plot

Comparación CALM AF10 - HOX:

Volcano plot GSE62156

Heatmap

Heatmap GSE62156

Colores:

-Rojo: CALM-AF10

-Azul: HOX

-Negro: HOXA of unknown mechanism

-Morado: immature

-Verde claro: immature, HOXA13-t

-Rosa palo: MLL-t

-Crema: TAL-R

-Verde oscuro: TLX1

-Negro: TLX3

-Gris: unknown

Dotplot

GSE110633

Volcano plot

Comparación HOXA - IMM:

Volcano plot GSE110633

Heatmap

Heatmap GSE110633

Colores:

-Azul: IMM

-Verde claro: HOXA

-Rojo: TAL

-Amarillo: TLX

Dotplot

Realizado en el documento ā€œExpres diferenc y sugnif.Rdmā€. Segundo apartado referente a GSE110633, y dentro en ā€œAnotación de resultados y anĆ”lisis de significación biológicaā€.

De la relación entre grupos HOXA y TAL:

Dotplot GSE110633_HOXA_TAL

De la relación entre grupos IMM y TAL:

Dotplot GSE110633_IMM_TAL

De la relación entre grupos TAL y TLX:

Dotplot GSE110633_TAL_TLX

GSE110636

Volcano plot

Comparación HOXA - IMM:

Volcano plot GSE110636

Heatmap

Heatmap GSE110636

Colores:

-Azul: IMM

-Marrón: TLX

-Rojo: TAL

-Morado: HOXA

Dotplots

Realizado en el documento ā€œExpres diferenc y sugnif.Rdmā€. Segundo apartado referente a GSE110636, y dentro en ā€œAnotación de resultados y anĆ”lisis de significación biológicaā€.

De la relación entre grupos HOXA y TAL:

Dotplot GSE110636_HOXA_TAL

De la relación entre grupos HOXA y TLX:

Dotplot GSE110636_HOXA_TLX

De la relación entre grupos IMM y TAL:

Dotplot GSE110636_IMM_TAL

De la relación entre grupos IMM y TLX:

Dotplot GSE110636_IMM_TLX

De la relación entre grupos TAL y TLX:

Dotplot GSE110636_TAL_TLX